Mario Alberto Ramirez

Software Research Eng 👨‍💻.

Eng. Geophysik (UNAM), MSc Energy (UoA), ➡️ PhD Geophysics (RWTH).

[Mario Alberto Ramirez @Geomario]

@cootiejuice @runaway_vol Working in Germany I argue this is right as well. It is sad to see because Germans are great people. As a Mexican immigrant and working in tech it is always interesting to see that there is huge potential but somehow the regulation and the government block them to flourish.

[Mario Alberto Ramirez @Geomario]

@runaway_vol Being a software research engineer in Germany I can say this post is on point. It is difficult for them to navigate the design principles of software since it can even have moments to not follow logic. Interestingly we share the same point of view. Top!

[Tech with Mak @techNmak]

Teaching TCP/IP this way would save thousands of students.

[Vaishnavi @_vmlops]

GOOGLE OPENED THE VAULT

Their internal engineering practices the actual code review guidelines used by every engineer at google are public on github

→ two guides: one for reviewers, one for authors
→ explains what "LGTM" and "CL" mean internally

most devs write code... few know how to review it

google does

https://t.co/J5bboiiYwh

[precis0x @precisox]

La industria musical se enfrentó a su peor enemigo.

No era una persona.
No era una empresa.

Era un script de Python.

Se llama yt-dlp.
158 mil estrellas en GitHub.
Sin dueño. Sin licencia que demandar. Imposible de llevar a juicio.

El 23 de octubre de 2020, la RIAA lanzó un DMCA contra él. GitHub lo borró en horas. Junto con 18 forks.

Entonces un desarrollador hizo algo genial: Metió todo el código fuente dentro del propio repositorio de notices DMCA de GitHub.

El aviso que intentaba matarlo, ahora lo contenía.

24 días después, GitHub dio marcha atrás.

Restauró todo. Y creó un fondo de $1 millón para defender a desarrolladores.

La industria musical perdió. Y lo mejor: La comunidad forkeó youtube-dl, lo renombró yt-dlp y sigue vivo.
Última release: 17 de marzo de 2026.

Un simple script de Python vs. todo el poder de Sony, Universal y Warner.

Imposible de matar.
(100% open source)

Link en comentarios 👇

[Aaron @aaronp613]

Apple accidentally left Claude.md files in today's Apple Support app update (v5.13)

[Marco @maarcoofdezz]

> uso Claude Code durante meses
> Claude hace suposiciones erróneas en cada sesión
> sobrescribe código que no pedí tocar
> añade 500 líneas cuando 50 bastarían
> encontrar el archivo CLAUDE. md en tendencias de GitHub
> 82,000 estrellas. un solo archivo.
> pegarlo en mi proyecto
> primera tarea
> espera. ¿preguntó antes de asumir?
> ¿solo tocó lo que pedí?
> ¿50 líneas en lugar de 500?
> pausa. leer los 4 principios.
> pensar en cada diff roto que revisé
> cada reescritura que no pedí
> cada sesión que se ejecutó con suposiciones erróneas
> no tenía que ser así
> un archivo. todo cambia.
> problema de habilidad descubierto

[Marco @maarcoofdezz]

“La IA te va a reemplazar”

Yo que ya me reemplacé a mí mismo con Claude:

[Cristian Córdova 🐧 @barckcode]

Tremendo post de Daniel sobre cómo usar subagents

Esto él lo ha centrado en Claude Code pero en realidad esto se extrapola a cualquier cliente que permita usar subagents de esta forma

En OpenCode yo tengo un setup muy parecido. Casi siempre tengo entre 2 - 6 subagents corriendo

[Puneet Patwari @system_monarch]

I have 12 years of experience and working as a Principal Engineer @Atlassian and I have seen concurrency scaring the hell out of a lot of junior engineers.

It’s one of the most feared topics in system design & backend interviews — race conditions, deadlocks, thread pools… you name it.

But once you internalize these 20 must-know concepts, everything clicks.

Save this thread. Read till the end.
Your future interviews and production systems will thank you.

[Avid @Av1dlive]

In 14 minutes, this Anthropic engineer who wrote "Building Effective Agents" will

teach you more about building them right than most developers figure out on their own

in months.

Bookmark this for the weekend. Then read the builder's guide below.

[Juan @7uanF]

🚨|💾 Alguien acaba de soltar la arquitectura más honesta de una AI app en producción 🧠

No es un repo, es una ruta a seguir, es lo que realmente se ve cuando esto escala.

Aquí el desglose:

→ services/ — RAG pipeline, semantic cache, memoria, query rewriter, router. No un archivo. Cinco.

→ agents/ — document grader, decomposer, adaptive router. Se autocorrige solo. Sin que le expliques.

→ prompts/ — versionados, tipados, registrados. Nunca hardcodeados. Nunca.

→ security/ — input guard, content filter, output filter. Tres capas. No una.

→ evaluation/ — golden dataset, offline eval, online monitor. La mayoría skipea esta capa completa y shipea a ciegas 🙈

→ observability/ — tracing por etapa, feedback ligado a traces, costo por query.

→ .claude/ — contexto del codebase para tu AI coding agent antes de que toque un solo archivo.

El demo es un archivo.
Producción es esto.

[Juan @7uanF]

Nunca más voy a configurar skills manualmente 🧠

Gracias @midudev por compartir esto.

Alguien open-sourceo un solo comando que escanea tu proyecto, detecta todo tu stack y te instala los AI agent skills correctos para cada tecnología. Solo.

Se llama autoskills.

Ejecuta `npx autoskills` en la raíz de tu proyecto.
Eso es todo.

→ Lee tu package.json y archivos de config para fingerprintear tu stack
→ Matchea lo detectado contra un registry curado en https://t.co/pXJfAI28HK
→ Instala skills para 50+ tecnologías: React, Next.js, Vue, Svelte, Astro, Tailwind, Supabase, Neon, Playwright, Expo, Stripe, Prisma, Cloudflare, AWS, Vercel, GSAP, Bun, Deno, Hono, NestJS, Spring Boot y más
→ El flag `--dry-run` te muestra qué instalaría antes de tocar nada

Un comando.
Todo tu AI skill stack.
Instalado.

Repo🔗: https://t.co/XQ8etl4OPU

[Marko Denic @denicmarko]

SQL cheat sheet - Every JOIN explained:

[Nikki Siapno @NikkiSiapno]

35 System design concepts clearly explained:

1. Event-driven architecture: https://t.co/QNUuf1JOy7

2. gRPC: https://t.co/QwgTXr1N9z

3. Database types: https://t.co/T0tUF1xYPI

4. CAP theorem: https://t.co/ydy88IKtGs

5. Microservices: https://t.co/1CpY04nNxb

6. Sync vs Async: https://t.co/K6ed7VWBtH

PS - if you want a structured path, get our FREE 142-page System Design Handbook when you join our free weekly newsletter → https://t.co/cjSsAXhnsG

7. ACID vs BASE: https://t.co/a7nOyylUxk

8. Rate limiting: https://t.co/wr0UAh4sJm

9. JWT: https://t.co/Kuv7DAj6B9

10. Hashing vs encryption vs tokenization: https://t.co/IuGpKc9nOK

11. Idempotency: https://t.co/2sItwlz1oe

12. Network protocols: https://t.co/tx7MlZQIwE

13. Observability: https://t.co/VjfECfyB9d

14. SSO (single sign-on): https://t.co/T1RcmX7sg4

15. Change Data Capture (CDC): https://t.co/tgwwoTitCA

16. REST APIs: https://t.co/7r5396WqFt

17. CI/CD pipelines: https://t.co/SM2YvhioIX

18. System design quality attributes: https://t.co/v9WJoUPevt

19. Bloom Filters: https://t.co/5kegJzVOBw

20. Health checks vs heartbeats: https://t.co/r5SalP6CCh

21. API gateway vs load balancer vs reverse proxy: https://t.co/Tg3EhT60tU

22. HTTPS: https://t.co/wc3CQOsmPS

23. Load balancing algorithms: https://t.co/VCLCKOZzni

24. Database caching: https://t.co/23QdZATj2o

25. API protocols: https://t.co/2CEu4Wnhsv

26. CDN: https://t.co/MbaSzBnZPQ

27. API Gateway: https://t.co/4QkLOtziCB

28. Message Queues: https://t.co/7Tz5sevNA8

29. Password storage & hashing: https://t.co/3KV1u46XJK

30. Service Discovery: https://t.co/rcKkXkWWcX

31. Pub/Sub: https://t.co/HF0Zr5R4SK

32. Connection pooling: https://t.co/39SsEo4kk3

33. Forward proxy vs reverse proxy: https://t.co/0P6NM8kh8u

34. Consistent hashing: https://t.co/8d8o74EsaS

35. SQL vs NoSQL:https://t.co/oDTRpsnQUn

What else should be on the list?
What concepts would you like me to cover?

——

👋 PS: Get my free 142-page System Design Handbook when you join my free weekly newsletter.

Join 32,000+ engineers → https://t.co/LybPLdor9s

——

♻️ Repost to help others learn system design.

➕ Follow me ( Nikki Siapno ) to become good at system design.

[ℏεsam @Hesamation]

bro created an AI job search system for Claude Code that scored 700+ job applications and actually got him a job.

AND IT'S NOW OPEN-SOURCE.

It scans multiple company career pages, rewrites your CV per job, and even fills application forms. The repo has:
> 14 skill modes (evaluate, scan, PDF, ...)
> Go terminal dashboard
> ATS-optimized PDF generation via Playwright
> 45+ companies pre-configured (Anthropic, OpenAI, ElevenLabs, Stripe...)

GitHub: https://t.co/PwrYBOAphi

[jrswab @jrswab]

Replaced all Anthropic models with Kimi K2.5 and MiniMax M2.5 on OpenClaw.

Can't even tell a difference outside of my wallet thanking me.

[Eric ⚡️ Building... @outsource_]

🚀 Imagine running Claude 4.6 Opus-level reasoning... but entirely on your own GPU with just 16GB VRAM.

This 27B Qwen3.5 variant, distilled on Claude 4.6 Opus reasoning traces, delivers frontier coding power locally.

It’s beating Claude Sonnet 4.5 on SWE-bench in 4-bit quantization (Q4_K_M) while slashing chain-of-thought bloat by 24%.

✅ Retains 96.91% HumanEval accuracy
✅ Perfect for agentic coding loops (no API costs or latency)

300K+ downloads on HF

Link below 👇🏻

[Wise @trikcode]

Devs rewrote the leaked Claude Code in Python and Rust within 48 hours.

Before Anthropic could even finish the legal paperwork.

Now it works with any AI model you want.

[Santi Torres @SantiTorAI]

Anthropic filtró accidentalmente todo su código fuente ayer. Lo que pasó después es una de las historias más locas en la historia de la tecnología.

> Anthropic lanzó una actualización de software para Claude Code a las 4AM.

> Un archivo de depuración se incluyó accidentalmente dentro de ella.

> Ese archivo contenía 512.000 líneas de su código fuente propietario.

> Un investigador llamado Chaofan Shou lo detectó en cuestión de minutos y publicó el enlace de descarga en X.

> 21 millones de personas han visto el hilo.

> Toda la base de código fue descargada, copiada y replicada en GitHub antes de que el equipo de Anthropic siquiera se hubiera despertado.

> Anthropic retiró el paquete y empezó a enviar notificaciones DMCA a cada repositorio que lo alojaba.

> Fue entonces cuando un desarrollador coreano llamado Sigrid Jin se despertó a las 4AM con su teléfono explotando de notificaciones.

> Es el usuario más activo de Claude Code en el mundo, y el Wall Street Journal informó que personalmente utilizó 25 mil millones de tokens el año pasado.

> Su novia estaba preocupada de que lo demandaran solo por tener el código en su máquina.

> Así que hizo lo que haría cualquier ingeniero.

> Reescribió todo desde cero en Python antes del amanecer.

> Lo llamó claw-code y lo subió a GitHub.

> Una reescritura en Python es una nueva obra creativa. El DMCA no puede tocarla.

> El repositorio alcanzó 30.000 estrellas más rápido que cualquier repositorio en la historia de GitHub.

> No quedó satisfecho. Empezó a reescribirlo otra vez en Rust.

> Ahora tiene 49.000 estrellas y 56.000 forks.

> Alguien replicó el original en una plataforma descentralizada con un solo mensaje: "nunca será eliminado."

> El código ahora es permanente. Anthropic no puede recuperarlo.

Anthropic construyó un sistema llamado Undercover Mode específicamente para evitar que Claude filtrara secretos internos. Y luego filtraron su propio código fuente ellos mismos. Esto no se puede inventar.